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Detaillierte Erläuterung der Numpy-Array-Erstellungsmethode
Numpy ist eine der am häufigsten verwendeten wissenschaftlichen Computerbibliotheken in Python. Sie bietet leistungsstarke mehrdimensionale Array-Objekte und kann numerische Berechnungen und Datenanalysen effizient durchführen. Bei der Verwendung von Numpy besteht die häufigste Operation darin, ein Array zu erstellen. In diesem Artikel wird die Array-Erstellungsmethode in Numpy ausführlich vorgestellt und spezifische Codebeispiele gegeben.
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr)
Ausgabeergebnis:
[1 2 3 4 5]
import numpy as np arr = np.arange(1, 10).reshape(3, 3) print(arr)
Ausgabeergebnis:
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
import numpy as np zeros_arr = np.zeros((3, 3)) ones_arr = np.ones((2, 2)) print(zeros_arr) print(ones_arr)
Ausgabeergebnis:
[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] [[1. 1.] [1. 1.]]
import numpy as np identity_arr = np.eye(3) print(identity_arr)
Ausgabeergebnis:
[[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]]
import numpy as np random_arr = np.random.random((2, 2)) print(random_arr)
Ausgabeergebnis:
[[0.85762307 0.69308004] [0.97905721 0.53119603]]
Zusätzlich zu den oben genannten Methoden bietet Numpy auch Möglichkeiten, Arrays aus Dateien, Zeichenfolgen usw. zu erstellen Erstellen Sie neue Arrays, indem Sie vorhandene Array-Methoden kopieren. Je nach spezifischen Anforderungen und Datenquellen kann uns die Auswahl der geeigneten Methode zur Erstellung von Arrays dabei helfen, numerische Berechnungen und Datenanalysen effizienter durchzuführen.
Dieser Artikel beschreibt die häufig verwendeten Methoden zur Array-Erstellung in Numpy und enthält spezifische Codebeispiele. Durch das Erlernen dieser Methoden können wir Numpy-Arrays flexibler erstellen und sie auf verschiedene wissenschaftliche Rechen- und Datenanalyseaufgaben anwenden. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern helfen kann, die Numpy-Bibliothek besser zu verstehen und zu nutzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErfahren Sie mehr über die Erstellung von Numpy-Arrays. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!